ClickHouse入门
1、前言
ClickHouse is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).
ClickHouses是一个面向行的OLAP型DBMS
ClickHouse最初是为为全球第二大网络分析平台Yandex.Metrica提供动力而开发的，并且仍然是这个系统的核心组件。
ClickHouse的优势是使用了面向列的DBMS，比MySQL等面向行的数据库有查询优势，同时又比同样属于面向列DBMS的更有效的节省空间（不适用固定大小存储数据），使用数据压缩后，可以传输更多，延迟小等。
官网：https://clickhouse.yandex/
2、安装ClickHouse
实际测试系统：ubuntu18.04 server
系统需求：Linux, x86_64 with SSE 4.2.
检测系统是否支持SSE4.2：
grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"添加源，并安装
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv E0C56BD4 # optional
echo "deb http://repo.yandex.ru/clickhouse/deb/stable/ main/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
sudo service clickhouse-server start
clickhouse-clientClickHouse的配置文件是在/etc/clickhouse-server下的config.xml中。
ClickHouse是推荐你更改path便签的路径的，我改成自己的/data路径，
然后更改拥有者，让ClickHouse用户组能访问和使用这个文件夹
chown -c clickhouse:clickhouse /data/除了使用service命令访问ClickHouse服务，还可以用
/etc/init.d/clickhouse-server这二进制文件进行操作。
/etc/init.d/clickhouse-server start //启动服务
/etc/init.d/clickhouse-server status //查看服务状态，我查询status的时候，总是stoped的，其实已经启动了直接输入clickhouse-client进行本地访问。
clickhouse-client -m是多行命令行输入，遇到分号才会执行，没加-m默认认第一个分号之前的内容。
退出命令行：”exit”, “quit”, “logout”, “exit;”, “quit;”, “logout;”, “q”, “Q”, “:q”，输入这些字符其中之一就可以了。
3、连接工具
- 最原始的工具算是ClickHouse-Client了
- IDEA 2018.2.1之后，支持了ClickHouse数据源的支持，最新版的datagrip也支持
- DBEAVER也支持ClickHouse数据源，但是呢一看界面就是eclipse的界面改版过来的，eclipse的gui真的有点不稳定，我只能这么说。
- 官网推荐的两个web图形工具
4、数据类型
- UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64
- Float32, Float64
- Boolean（不存在，使用 UInt8的0和1代替）
- String（任意长度，代替VARCHAR, BLOB, CLOB,或者其他DBMS来的字符数据类型）
- FixedString(N) （N bytes长度的字符串）
- Date （日期，例如：1970-01-01 ）
- DateTime （日期时间，例如：1970-01-01 00:00:00）
- Enum8, Enum16 （Enum8、Enum16 定义为键值对 ‘String’ = Int8 和 ‘String’ = Int16，例如：x Enum8(‘hello’ = 1, ‘world’ = 2)）
- Array(T) （数组，复合数据类型，例如：select [1, 2] AS x, toTypeName(x) ;）
- Tuple(T1, T2, …) (元组，复合数据类型，例如：SELECT tuple(1,’a’) AS x, toTypeName(x) ;)
- Nullable(TypeName) (没有值的时候填充null，TypeName不可复合数据类型，例如：CREATE TABLE t_null(x Int8,y Nullable(Int8)))
5、基础sql
我是在clickhouse-client下测试的，是否大小写敏感自己辨别。
5.1、数据库和表基本查询
- 列出数据库：show databases;
- 切换数据库：use 要切换的数据库;
查看数据库表：show tables;
查看建表语句：show create table 数据库表;
- 查看数据库表字段：desc table 数据库表;
上面语句的语法与MySql的一模一样
5.2、建表语句
建表语句：
CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = engine其中engine的语法规则：
ENGINE [=] MergeTree() [PARTITION BY expr] [ORDER BY expr] [SAMPLE BY expr] [SETTINGS name=value, ...]新写法，官网推荐使用，MergeTree直接使用空参数。
还有一种写法是：
ENGINE [=] MergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)官方不推荐这种老式写法
参数：
- PARTITION BY （分区格式，如下面的toYYYYMMDD(dth)，分区格式就为）
- ORDER BY （列或任意表达式的元组）
- SAMPLE BY （抽样表达式 (可选的). 例子: intHash32(UserID)).）
例子：
CREATE TABLE user ( id Int32, name String, password String, dth Date) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMMDD(dth) ORDER BY id SETTINGS index_granularity = 8192 5.3、增删改查
增改查方面不做赘述。基本跟mysql一致，查询方面有有些有特殊限制。
删除方面，ClickHouse只有某些engine支持删除。